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#AdaBoost，是英文"AdaptiveBoosting"（自适应增强）的缩写，是一种机器学习方法.可用于分类
#AdaBoost方法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器
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#查看数据集前六个观测
head(iris)

#第一步：数据集划分训练集和测试集，比例2:1
index <-sample(1:nrow(iris), 100)
iris.train <-iris[index, ]
iris.test <-iris[-index, ]


#第二步：加载实现Adboost算法的R包
library(adabag)

#第三步：构建Adboos算法模型
model.Adboost <-boosting(Species~., data=iris.train)


#第四步：模型应用于测试集
results.Adboost <-predict(model.Adboost,newdata=iris.test, type="class")

#第五步：查看混淆矩阵
results.Adboost$confusion

